Yapay Zeka ile Çalışan Analitiği: Veriye Dayalı Kararlar

yapay-zeka-ile-calisan-analitigi

Çalışan analitiği veya insan kaynakları (İK) analitiği, işletmelerin çalışanlarına ilişkin verileri toplayarak, analiz ederek ve bu verilerden anlamlı içgörüler elde ederek karar almasını sağlayan bir süreçtir.

Şirketlerin işgücü yönetimini optimize etmesine, çalışan performansını artırmasına, yetenek yönetimini geliştirmesine, işe alım ve yetenek kazanımını iyileştirmesine ve eğitim ve gelişim ihtiyaçlarını belirlemesine yardımcı olan çalışan analitiği, işletmelerin İK alanında veri odaklı bir yaklaşım benimsemesini ve stratejik kararlar almasını sağlar. Büyük miktarda ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilen yapay zeka, veriye dayalı birçok süreci kolaylaştırır ve iyileştirir.

Bu içerikte, çalışan analitiğinde yapay zeka kullanımına, İK süreçlerinde çalışan analitiğinin önemine ve yapay zeka ile İK’nın geleceğinin nasıl şekilleneceğine değineceğiz.

Çalışan Analitiğinde Yapay Zeka Kullanımı

Çalışan analitiği, işletmelerin stratejik kararlar alırken daha fazla veriye dayalı bilgi sahibi olmalarını sağlar. Yapay zeka, veri odaklı çalışan analitiği süreçlerinde şu alanlarda verimli şekilde kullanılabilir:

  • Veri Toplama: Yapay zeka, işletmelerin çalışanlarına ilişkin verileri farklı kaynaklardan otomatik olarak toplamasını sağlar. Bu kaynaklar arasında performans değerlendirmeleri, geribildirimler, anketler, sosyal medya, e-postalar, internet siteleri, sensörler, kameralar, biyometrik cihazlar, giyilebilir teknolojiler ve daha fazlası bulunabilir. Yapay zeka, bu kaynaklardan gelen verileri entegre ederek, işletmelere daha kapsamlı ve güncel bir veri seti sunar.
  • Veri Analizi: Yapay zeka, toplanan verileri analiz ederek, işletmelere çalışanlarına ilişkin anlamlı içgörüler sağlar. Verilerdeki kalıpları, eğilimleri, ilişkileri, anomalileri, sapmaları ve korelasyonları tespit edebilir. Yapay zeka, verileri sınıflandırabilir, kümeleyebilir, sıralayabilir, etiketleyebilir ve yorumlayabilir. Ayrıca verileri kurumun ihtiyaçlarına göre segmente edebilir, filtreleyebilir, özetleyebilir ve özelleştirebilir.
  • Veri Görselleştirme: Yapay zeka, analiz edilen verileri görsel olarak sunarak, işletmelere daha kolay anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulabilen bir veri seti sağlar. Verileri grafikler, tablolar, haritalar, göstergeler, grafikler, akış şemaları, zaman serileri gibi farklı görsel araçlarla gösterebilir. Yapay zeka, verileri işletmenin hedefleri, stratejileri ve beklentileri doğrultusunda görselleştirebilir.
  • Veri Raporlama: Yapay zeka, görselleştirilen verileri raporlayarak, işletmelere daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunulabilen bir veri seti sağlar. Verileri raporlamak için doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojilerden yararlanabilir. NLP, verileri doğal dillerde yazılı veya sözlü olarak ifade edebilen bir teknolojidir. Yapay zeka verileri raporlarken, işletmenin ihtiyaçlarına, sorularına ve taleplerine göre cevaplar verebilir, öneriler sunabilir, eylem planları oluşturabilir ve uyarılar verebilir.
  • Veri Tahmini: Verileri tahmin etmek için yapay zekanın yararlandığı makine öğrenmesi teknolojisi, verilerden öğrenerek kendini geliştirebilen ve gelecekteki sonuçları tahmin edebilen bir teknolojidir. Yapay zeka, işletmenin gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını, çalışan performansını, memnuniyetini, bağlılığını, devir hızını, potansiyelini, maliyetini ve daha fazlasını tahmin edebilir.
  • Veri Optimizasyonu: Yapay zeka, verileri optimize etmek için derin öğrenme gibi teknolojilerden de yararlanabilir. Derin öğrenme, verileri çok katmanlı yapay sinir ağları ile işleyerek karmaşık problemleri çözebilen bir teknolojidir. Yapay zeka, verileri optimize ederken, işletmenin işgücü yönetimini iyileştirmesine, çalışan performansını artırmasına, yetenek yönetimini geliştirmesine, çalışan memnuniyetini ve bağlılığını yükseltmesine, işgücü planlaması yapmasına, işe alım ve yetenek kazanımını iyileştirmesine ve eğitim ve gelişim ihtiyaçlarını belirlemesine yardımcı olur.

Çalışan analitiği hangi alanlarda kullanılır?

Çalışan analitiği, işletmelerin pek çok alanda verileri kullanarak hedeflerine ulaşmalarını sağlar:

  • Performans İyileştirme: İşletmelerin çalışan performansını anlamalarına ve artırmak için stratejiler geliştirmelerine yardımcı olur. Performans değerlendirmeleri, geribildirimler ve veri analizi, çalışanların güçlü yönlerini ve zayıf yönlerini belirlemelerine ve gelişmelerine yardımcı olabilir.
  • Yetenek Yönetimi: İşletmeler, hangi yeteneklere ihtiyaç duyduklarını belirlemek ve onları işe alıp geliştirmek için çalışan analitiğini kullanabilirler. Yetenek yönetimi stratejileri, işgücü planlaması ve işe alım süreçlerinin optimize edilmesini içerir.
  • Çalışan Memnuniyeti ve Bağlılık: Çalışan analitiği, çalışan memnuniyetini ve bağlılığı ölçmek için de kullanılabilir. Anketler, geribildirimler ve sosyal medya analizi gibi veri kaynakları, çalışanların memnuniyet düzeyini değerlendirmek ve iyileştirmek için etkili kaynaklardır.
  • İşgücü Planlaması: İşletmeler, gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını belirlemek için çalışan analitiğini kullanabilirler. Çalışan analitiği destekli işgücü planlaması, işletmelerin hangi alanlarda yeni çalışanlara ihtiyaçları olduğunu belirlemelerine yardımcı olur.
  • İşe Alım ve Yetenek Kazanma: Çalışan analitiği, işe alım süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilir. Veri analizi, işe alım süreçlerini optimize etmeye yardımcı olabilir ve işe alım maliyetlerini azaltabilir.
  • Eğitim ve Gelişim: Çalışan analitiği, çalışanların eğitim ve gelişim ihtiyaçlarını belirlemek ve eğitim programlarının etkinliğini ölçmek için de kullanılabilir.

Yapay Zeka ile İK’nın Geleceği

SHRM (İnsan Kaynakları Yönetimi Derneği) tarafından yapılan araştırmanın sonuçlarına göre, yaklaşık 4 kuruluştan 1'i, işe alım da dahil olmak üzere İK ile ilgili faaliyetleri desteklemek için otomasyon veya yapay zeka (AI) kullandığını bildirdi. Yapay zeka, iş dünyasının hızla değişen koşulları karşısında çalışanların becerilerini geliştirmek ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmak için dinamik bir alan olarak öne çıkıyor. Bu teknoloji, insan kaynakları uzmanlarına ve işverenlere yeni fırsatlar sunuyor:

Veri Odaklı Kararlar

Yapay zeka, insan kaynakları yöneticilerine ve işverenlere veriye dayalı kararlar alabilme yeteneği sunar. İşletmeler, çalışanlarının performansını, memnuniyetini, bağlılığını ve yeteneklerini yapay zeka destekli uygulamalar sayesinde daha iyi anlayabilir. Bu da daha bilinçli ve etkili kararlar almalarını sağlar.

İş Süreçlerinde Dönüşüm

Yapay zeka uygulamaları, işletmelerin işgücü yönetimi süreçlerini dönüştürmesine yardımcı olur. İşe alım, eğitim, performans değerlendirmesi, terfi ve yetenek yönetimi gibi süreçlerde veri odaklı yaklaşımı benimseyen işletmeler, daha verimli ve etkili bir şekilde çalışır.

Uzaktan Çalışma Yönetimi

Uzaktan çalışmanın yaygınlaşması, İK ekiplerinin önüne yeni zorluklar getirdi. Yapay zeka, uzaktan çalışanların performansının izlenmesine, üretkenliğin ölçülmesine ve potansiyel tükenmişliğin veya işten ayrılmanın belirlenmesine yardımcı olabilir. Yapay zekanın bu desteği, İK yetkililerinin gerektiğinde müdahale etmesine ve uzaktan çalışanları etkili bir şekilde desteklemesine olanak tanır.

Geliştirilmiş Çalışan Katılımı

Yapay zeka, çalışanın rolüne ve becerilerine göre özelleştirilmiş eğitim planları sağlayarak bu süreçleri kolaylaştırabilir, böylece daha hızlı ve daha etkili öğrenmeye yol açabilir. Dahası, yapay zeka destekli öğrenme yönetimi sistemleri (LMS) çalışanların ilerlemesini takip edebilir, iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve sürekli beceri geliştirmeyi mümkün kılabilir.

Performans Yönetimi

Yapay zeka kullanımıyla, çalışanların zaman içindeki performansına ilişkin verileri toplamak ve analiz etmek mümkündür. Tamamen objektif olan bu analiz, her çalışanın güçlü yönlerinin ve geliştirilebilecek alanlarının belirlenmesini sağlar. Böylece değerlendirme sürecini kolaylaştırır ve geribildirimin mümkün olduğunca yapıcı bir şekilde verilmesine olanak tanır.

İK Operasyonlarında Verimlilik

Yapay zeka, çeşitli İK operasyonlarının verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Bordro yönetimi, yan haklar yönetimi ve izin takibi gibi görevler otomatikleştirilebilir, böylece hata olasılığı en aza indirilir ve İK profesyonellerinin daha stratejik girişimlere odaklanmalarına olanak tanınır. İdari süreçlerin bu şekilde düzenlenmesi, İK'nın çalışanların gelişimini ve katılımını teşvik etmeye daha fazla zaman ayırmasını sağlar.

Yapay zekanın İK’ya etkileri arasında şunların da altını çizmek iyi olabilir:

  • Tekrarlanan operasyonel süreçleri otomatikleştirir.
  • Bürokrasiyi azaltır ve İK ekiplerinin stratejik konulara odaklanmasına olanak tanır.
  • Yöneticilere doğru bilgi sunarak İK yönetiminde karar almayı kolaylaştırır.
  • İşe alma ve seçme süreçlerini kolaylaştırır.

Memnun Olmayan Çalışanların Tahmin Edilmesi

Yapay zeka, çalışan analitiği sayesinde çalışanın tüm yolculuğunu takip ederek, şirketten ayrılma ihtimali olan kişiler hakkında yöneticilere uyarılar gönderebilir. Verileri doğru okuyarak bu öngörülebilirliği oluşturmak mümkün!

Farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri çapraz şekilde işleyebilen yapay zeka teknolojisi, sıkılmış, ilgisiz, verimsiz veya başka iş fırsatları arayan çalışanları tespit edebilir. İK profesyonellerini bu konuda anında bilgilendirerek durumu tersine çevirecek bir plan oluşturmalarını sağlayabilen bu teknoloji, çalışanların katılımını ve ödüllendirilmesini sağlayacak programların geliştirilmesine yardımcı olabilir ve bu da yetenekli çalışanların elde tutulmasını sağlar.

Çalışan analitiğinde işletmelere büyük faydalar sağlayan yapay zeka teknolojisi, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasının önünü açıyor. Yapay zekanın sunduğu fırsatlardan faydalanan şirketler, çalışanlarına ilişkin daha derin ve kapsamlı bir bilgiye sahip olur, çalışanlarına daha iyi destek sağlar, işgücü verimliliğini artırır ve hedeflerine daha rahat ulaşır.

Yapay zeka destekli işe alım uygulaması Bitoniş, belirli açık pozisyonlar için uygun niteliklere sahip adayları belirlemek amacıyla özgeçmişleri, profilleri ve diğer veri kaynaklarını analiz edebilir. Önceden programlanmış algoritmalara dayanarak açık pozisyonla ilgili beceri ve deneyimleri belirleyebilir. Ayrıca adayları, işe alım ekibi tarafından belirlenen akademik geçmiş, mesleki deneyim ve teknik beceriler gibi belirli kriterlere göre de sınıflandırabilir. Geleneksel yöntemler önemli ölçüde zaman ve kaynak tüketimine neden olurken, bu yeni teknoloji zamandan ve maliyetten tasarruf sağlayarak İK uzmanlarına ve işverenlere karar süreçlerinde destek olur. Bitoniş uygulamasını indirerek bu yeni nesil işe alım teknolojisiyle hemen tanışabilir, geleceğin dünyasına bugünden adım atabilirsiniz.